python语音信号的MFCC特征
时间: 2024-05-24 07:09:15 浏览: 238
实验1_实验一语音信号MFCC特征提取_MFCC_
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MFCC(Mel频率倒谱系数)是一种常用于语音信号处理和语音识别的特征提取方法。它主要利用了人耳对声音频率的感知特性,将声音信号在频域上划分成若干个频带,然后对每个频带进行倒谱分析,再抽取出其中的主要变化特征,最终得到一组能够描述声音特征的向量。
Python语音处理库中常用的MFCC特征提取方法是通过librosa库来实现。具体步骤如下:
1. 将原始声音信号进行预加重处理
2. 将预加重后的信号进行分帧,每帧长度通常为20ms-30ms
3. 对每帧信号进行加窗处理,常用的窗函数有汉明窗、海宁窗等
4. 对加窗后的每帧信号进行傅里叶变换,并将频谱转换为梅尔频率谱
5. 对梅尔频率谱进行离散余弦变换(DCT),得到倒谱系数
6. 从倒谱系数中选择前N个系数作为MFCC特征向量
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